iPAS AI 應用規劃師中級 115 年第一次 科三 第 2 題 詳解

115 年第一次 科三 機器學習技術與應用

某工程師在建立房價預測模型時，訓練資料中存在少數豪宅（成交價超過一般物件10倍以上）。若工程師希望模型對這些極端高價物件的預測誤差更敏感，並在訓練時產生較大的梯度更新影響，應優先選擇下列哪種損失函數？

1. A平均絕對誤差（MAE）：對誤差進行線性懲罰，對離群值較不敏感，梯度近似固定

   MAE 梯度近似常數，反而壓低極端值的影響力。

2. BHuber損失（Huber Loss）：小誤差採平方懲罰，大誤差轉為線性懲罰，以降低離群值影響

   Huber 刻意把大誤差轉線性，目的與題意相反。

3. C均方誤差（MSE）：對誤差進行平方處理，使大誤差產生更大的懲罰與梯度（正確答案）

   平方懲罰使大誤差梯度隨誤差放大，符合需求。

4. D交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）：用於分類問題的機率分布差異衡量

   分類任務專用，不適用連續型房價預測。